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Topic model 在搜索和广告,用户兴趣理解,推荐系统中有着非常泛的应用。它可以成为retrieval的方法,成为点击模型的信号,也是推荐系统中基于内容推荐的重要算法。 Topic model最近这些年很火的原因是其在语料准备上比supervised model更容易,不需要人工的标注信息。对于我们应用模型的工程师而言,在原理上搞清楚几种常见的topic model的区别很重要,虽然影响实 ...
2012-08-26 17:49 1 4195 推荐指数:
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概述 参考 sklearn.mixture: Gaussian Mixture Models 高斯混合模型(GMM)源代码实现(二) A Gaussian Mixture Model (GMM) is a parametric probability ...
PLSA模型 PLSA和LDA很像,都属于主题模型,即它们都认为上帝在写文章时先以一定概率选择了一个主题,然后在这主题下以一定概率选择了一个词,重复这个过程就完成了一篇文章,即$p(d_i,w_j)=p(z_k|d_i)p(w_j|z_k)$,其中$d$表示文章,$w$表示词,$z$表示主题 ...
1. 前言 这就是为什么我要学习一下二维高斯分布的原因: 总感觉数学知识不够用呐,顺带把混合高斯模型也回顾一下。 2. 单高斯模型(Gaussian single model, GSM) 2.1 一维高斯模型 高斯分布(Gaussian distribution)有时也被称为正态分布 ...
Monti, Federico, et al. "Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs." arXiv preprint arXiv:1611.08402 (2016). 摘要:作者提出课 ...
自然语言处理之LSA LSA(Latent Semantic Analysis), 潜在语义分析。试图利用文档中隐藏的潜在的概念来进行文档分析与检索,能够达到比直接的关键词匹配获得更好的效果。 L ...
一、pLSA模型 1、朴素贝叶斯的分析 (1)可以胜任许多文本分类问题。(2)无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析,而非语义分析。(3)如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。(4)可以通过增加“主题”的方式,一定程度的解决 ...
从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间应该近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。遗憾的是在很多分类问题中,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性。这就引入了高斯混合模型。——可以认为是基本假设! 高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM) 摘自:http ...